Disponível em http://www.anpad.org.br/rac RAC, Rio de Janeiro, v. 17, n. 6, art. 6, pp. 739-763, Nov./Dez. 2013 Rede de Pesquisadores de Finanças no Brasil: Um Mundo Pequeno Feito por Poucos The Finance Research Network in Brazil: A Small World Wesley Mendes-da-Silva E-mail: [email protected]Fundação Getulio Vargas – EAESP/FGV EAESP/FGV, Rua Itapeva, 474, 8º Andar, 01332-000, São Paulo, SP, Brasil. Luciana Massaro Onusic E-mail: [email protected]Universidade Federal de São Paulo – EPPEN/ UNIFESP EPPEN, Rua Angélica,100, Jardim das Flores, 06110-295, Osasco, SP, Brasil. Ernesto Michelangelo Giglio E-mail: [email protected]Universidade Paulista - UNIP UNIP, Rua Dr. Bacelar, 1212, Indianópolis, 04026-002, São Paulo, SP, Brasil. Artigo recebido em 09.06.2013. Última versão recebida em 06.10.2013. Aprovado em 13.10.2013.
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Rede de Pesquisadores de Finanças no Brasil: Um Mundo ...de 2003 a 2012. A pesquisa identifica os pesquisadores mais prestigiosos na rede de pesquisadores de finanças no ambiente
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RAC, Rio de Janeiro, v. 17, n. 6, art. 6,
pp. 739-763, Nov./Dez. 2013
Rede de Pesquisadores de Finanças no Brasil: Um Mundo
Pequeno Feito por Poucos
The Finance Research Network in Brazil: A Small World
UNIP, Rua Dr. Bacelar, 1212, Indianópolis, 04026-002, São Paulo, SP, Brasil.
Artigo recebido em 09.06.2013. Última versão recebida em 06.10.2013. Aprovado em 13.10.2013.
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Resumo
O estudo do papel das redes de colaboração na produção de conhecimento é um aspecto relevante, tendo atraído
a atenção de uma parcela substancial de pesquisadores e formadores de políticas públicas ao redor do mundo.
Este trabalho objetiva analisar as propriedades estruturais das redes de relações entre os pesquisadores na área de
Finanças no Brasil. Com base em dados pertencentes a 532 artigos, produzidos por 806 pesquisadores, entre
2003 e 2012, os principais resultados alcançados por meio de Análise de Redes Sociais sugerem que: (a) o
ambiente brasileiro possui características estruturais que indicam a existência de Small Worlds; (b) uma pequena
parcela (~3%) dos pesquisadores apresenta produção com regularidade; (c) quanto maior a centralidade dos
pesquisadores na rede, maior a quantidade de artigos por eles publicados.
Palavras-chave: análise de redes sociais; cooperação; inovação em finanças.
Abstract
The study of the role of collaboration networks in the production of knowledge is important and has attracted the
attention of a substantial number of researchers and policy makers around the world. This paper aims to analyze
the structural properties of relationship networks among Finance researchers in Brazil. By applying Social
Network Analysis to data from 532 articles produced by 806 researchers between 2003 and 2012, this article's
results suggest that: (a) the Brazilian environment has structural features that indicate the existence of Small
Worlds; (b) a small fraction (~3%) of researchers has regular production; (c) the higher the centrality of
researchers in the network, the greater the number of articles published by them.
Key words: social network analysis; cooperation; financial innovation.
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Introdução
Um argumento que tem recebido crescente atenção na comunidade de finanças é que as crises
exigem soluções inovadoras. Ao mesmo tempo, o processo de inovação está, ao menos em parte,
apoiado no arranjo, de pessoas e de instituições, em rede (Chassagnon & Audran, 2011).
Adicionalmente, trabalhos recentemente publicados no Brasil têm apontado a necessidade de
pesquisas mais orientadas ao desenvolvimento de tecnologias para a resolução de problemas
característicos do mercado nacional (Leal, Almeida, & Bortolon, 2013).
Assim, assumindo que o processo de inovação em finanças está em grande medida apoiado na
condução de pesquisas, não é equívoco supor que o sucesso de propostas inovadoras dependerá da
colaboração em pesquisa. Contudo, no Brasil, pouco se sabe a respeito da estrutura das redes de
pesquisadores em Finanças, e esse é o foco principal deste trabalho, constituindo-se na principal
contribuição desta pesquisa, na medida em que aborda essa relevante matéria (Chan, Chen, & Fung,
2009; Chan, Chen, & Lung, 2007; Leal et al., 2013; Lemarchand, 2012). Nesse sentido, em geral, a
avaliação de campos científicos tem como unidade de análise os artigos publicados.
A esse respeito, o conhecimento científico, materializado na publicação de tais artigos, é
socialmente construído, a partir da cooperação entre pesquisadores no processo de investigação e
teorização. E o estudo do relacionamento entre eles pode trazer contribuições significativas para o
entendimento da dinâmica do campo de conhecimento (Kuhn, 1978; Merton, 1973). Essa visão
moderna tem suportado o surgimento e o incremento de estudos focados no entendimento da estrutura
e da dinâmica da colaboração em pesquisas científicas ao redor do mundo (Lemarchand, 2012; Pepe,
2010).
Isso posto, este artigo propõe-se a analisar a estrutura da rede de relacionamento entre os
pesquisadores que publicaram nos principais periódicos brasileiros do campo de Finanças, no período
de 2003 a 2012. A pesquisa identifica os pesquisadores mais prestigiosos na rede de pesquisadores de
finanças no ambiente brasileiro, classificando-os segundo a regularidade de sua produção. Além disso,
testa a validade da hipótese de mundos pequenos para a rede de pesquisadores, verificando também a
existência de associações entre prestígio do pesquisador e sua produção científica no campo.
O artigo está organizado em cinco seções, incluindo esta introdução. Na seção 2, são
apresentados elementos teóricos e empíricos da Análise de Redes Sociais (ARS), os quais suportam o
presente trabalho. A seção 3 detalha os procedimentos metodológicos adotados no desenvolvimento
desta pesquisa. Em seguida, a seção 4 apresenta e discute os resultados da análise da rede de
pesquisadores do campo de Finanças no Brasil. Na quinta e última seção, encontram-se as
considerações finais.
Bases Teóricas e Empíricas do Estudo
A questão da produtividade acadêmica nos diversos campos do conhecimento tem sido alvo
constante de pesquisas, incluindo a área de Finanças, com predomínio dos temas sobre as dificuldades
e facilitadores da produção de conhecimento na forma de artigos científicos. Nesse sentido, Chan,
Chen e Fung (2009) examinaram os efeitos do pedigree and placement sobre a produtividade em
finanças, e encontraram resultados que sugerem que pesquisadores ligados a instituições de elevada
reputação (por eles chamadas de instituições de elite) tendem a ser mais produtivos, destacadamente
quando considerados os journals de maior impacto.
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Colaboração na produção científica em finanças
O estudo de questões associadas aos trabalhos publicados em periódicos especializados em
temas de Finanças é um tema já existente na literatura (Oltheten, Theoharakis, & Travlos, 2005).
Chan, Chen e Lung (2007) estudaram resultados de pesquisas de alcance internacional em Finanças,
publicados no período de 1990-2004. Outras pesquisas mais recentes têm dedicado atenção ao
entendimento de padrões dos trabalhos publicados no campo de Finanças, tal como Hardin, Liano,
Chan e Fok (2008), os quais analisaram o impacto da participação em conselhos editoriais de revistas
científicas sobre a produtividade em pesquisa.
Investigar a produção de um campo tem importância, já que pode revelar: (a) as tendências
temáticas; (b) os centros universitários mais produtivos; (c) os autores mais proeminentes; (d) os
artigos mais citados; (e) as questões de pesquisa repetidas; e (f) caminhos futuros de pesquisa. Um dos
usos possíveis desses trabalhos está em desempenhar o papel de guia para a construção e a proposição
de temas e problemas em novas pesquisas de fronteira, na medida em que se busca entender a rede de
autores, foco desta pesquisa.
Então, um dos pontos de interesse nesses trabalhos, de cunho bibliográfico, é investigar a rede
de coautores do campo de finanças. Ressalte-se que a premissa central do presente estudo é que o
conhecimento é socialmente construído, e que, por extensão: a promoção da produção no campo de
Finanças está vinculada ao entendimento da rede de pesquisadores que nele atuam (Chan, Chen, &
Steiner, 2004).
Análise de redes sociais
Conforme Castells e Cardoso (2005) e Nohria e Ecles (1992), a sociedade está organizada na
forma de redes e a investigação das instituições, sejam de negócios, ou de políticas públicas, ou de
outra natureza; podem ser analisadas na perspectiva das redes. A produção acadêmica sobre redes está
organizada em torno de dois paradigmas principais: o racional-econômico e o social. O paradigma
racional-econômico assume que as redes são construções planejadas, principalmente para a solução de
dependência de recursos e de custos (Gulati & Gargiulo, 1999).
O paradigma social, foco deste trabalho, assume que as redes se formam a partir do contexto das
relações sociais. Isso inclui as relações de aproximação entre os atores (com experiências de confiança
e comprometimento) e as relações de distanciamento (com as experiências de competição e jogos de
poder), tal como detalha Granovetter (1985). Dito de outra forma, duas ou mais pessoas tendem a
trabalhar em conjunto quando existem laços sociais entre elas. Esta perspectiva de análise das relações
sociais entre atores de uma rede é um campo de muitas expressões, entre elas a ARS, que, por sua vez,
deve ser entendida em duas perspectivas basilares.
A primeira perspectiva da ARS é a teórica, e a segunda é a metodológica. A perspectiva teórica
segue o paradigma social das teorias de redes. Ou seja, assume o princípio de que existem relações
sociais entre atores, além das relações de cunho racional e econômico. Já na perspectiva metodológica,
designa-se um conjunto de técnicas de análise das relações, as quais buscam analisar a estrutura da
rede e a posição dos atores que dela fazem parte. A partir do entendimento da estrutura da rede e do
posicionamento dos atores, é possível discutir questões de explícita relevância, e.g. poder, clusters e
liderança, entre outros. Entre os conceitos de ARS que interessam aos propósitos do presente trabalho
(adiante discutidos), ressalta-se: a centralidade e a eficiência dos laços constituídos pelos
pesquisadores, a densidade e a configuração de clusters por eles formados.
Densidade
A densidade (Δ) é um parâmetro relativo à configuração geral da rede, que expressa a relação
entre o número de laços constituídos ( ) no âmbito de um grupo de atores e o número de laços que
poderiam ser constituídos no âmbito dessa rede (Knoke & Kuklinski, 1982). Esse indicador estrutural
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da rede varia no intervalo [ ], quanto mais próximo Δ for de zero, menos conectada é a rede. De
forma alternativa, as redes cujo valor para Δ estiverem mais próximos de 1, serão mais conectadas, tal
como apresentado em (1).
( ) ⁄ (1)
Em ambientes de alta densidade de relações, o conteúdo da rede, i.e., os laços constituídos por
um ator, pode se tornar redundante (Kogut & Walker, 2001). De forma alternativa, redes de baixa
densidade podem ser caracterizadas por laços fracos, i.e., de baixa redundância ou mais eficientes
(Burt, 1992). A esse respeito, Kuhn (1978) aponta que novas formas de pensamento podem ser vistas
como inconsistentes, se acaso considerar-se comunidades científicas altamente coesas (mais densas, e,
portanto redundantes). Assim, interações com outros pesquisadores, externos ao seu grupo, são vistas
como relevantes.
Clusters
Conforme Wasserman e Faust (1994) e Scott (2000), uma rede pode conter diversos subgrupos,
chamados componentes da rede. Componentes constituem clusters com alta densidade interna e fraca
densidade externa. Os clusters podem existir por vários motivos, entre os quais o compartilhamento de
interesses, expectativas e valores éticos comuns e conhecimentos semelhantes. Então, o componente
principal será a sub-rede totalmente conectada, e que contempla a maior quantidade de atores no
contexto da rede.
Centralidade
Centralidade é uma propriedade que reflete o quão central um determinado ator é na rede da
qual ele faz parte. É frequente, em ARS, atribuir à identificação dos atores mais centrais da rede a
relevância de seu posicionamento no contexto desta. Existem diversas proxies para estimar a
centralidade de um ator no âmbito de uma rede. Entre essas, as mais populares são: (a) centralidade de
grau (Degree); e (b) centralidade de intermediação (Betweenness), conforme advogam Scott (2000) e
Wasserman e Faust (1994). Em termos formais, Degree é o número de laços que um ator constitui
com outros atores a ele adjacentes (Wasserman & Faust, 1994). Segundo Scott (2000), Degree leva em
consideração apenas as relações adjacentes, mostrando a centralidade local do ator . Em termos
absolutos, um ator inserido em uma rede composta por atores pode alcançar, no máximo, ( ) laços. Segundo Freeman (1978), o índice de centralidade de grau, definido por ( ) de um ator , participante de uma rede, é dado por (2).
( ) ( ) ∑
∑
(2)
Contudo, interações entre dois atores não adjacentes podem depender de um conjunto de outros
atores, os quais podem exercer algum controle sobre as interações entre dois atores não adjacentes.
Desse modo, se para colocar em contato dois atores e , o menor caminho é → → → ,
então, pode-se dizer que os atores e controlam as interações entre os atores e . Trata-se,
portanto, do conceito de Betweenness que contempla a interação entre atores não adjacentes. Nesse
sentido, conforme argumentos de Freeman (1978) e de Wasserman e Faust (1994), um ator é um
agente se ele está conectado a vários outros atores não diretamente conectados entre si. Uma ideia
formal para o conceito de Betweenness é apresentada por Pitts (1979), o qual supõe que, se um ator j
deseja contatar um ator k, então, um ator necessita ser usado como uma estação de intermediação.
Então, o ator , possui certa responsabilidade na rede de relacionamentos para com os atores e
. Desse modo, se forem contadas todas as comunicações de distância ( ) as quais passam
através do ator , tem-se uma medida de stress. Quando existe mais de um caminho possível entre e
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, todos os caminhos que passam pelo ator i são considerados equiprováveis. Dessa forma,
Betweenness para é a soma das probabilidades estimadas para todos os pares de atores não se
incluindo o i-ésimo ator, e é dada por (3):
( ) ∑ ( )
(3)
em que é o número de caminhos que ligam dois atores. Assim, se todos esses caminhos são
equiprováveis para escolha para estabelecer comunicação, a probabilidade de um caminho ser
escolhido é simplesmente
. Contudo, Freeman (1978) considera a possibilidade de ator distinto
estar envolvido na comunicação entre dois atores, a qual contém o ator . Nessa situação, a
probabilidade seria dada por ( )
, assumindo a premissa de que os caminhos são equiprováveis para
escolha no estabelecimento da comunicação.
Structural holes
Se pesquisadores individualmente se beneficiam da colaboração para ter maior produtividade
(Lee & Bozeman, 2005), espera-se que aqueles mais centrais apresentem maior probabilidade de
possuírem maior produtividade. Além da quantidade de laços diretos desenvolvidos por cada autor
(i.e. centralidade de grau), a eficiência destes laços permite avaliar como as lacunas estruturais
(Structural Holes) da rede são exploradas (Burt, 1992). Pressupõe-se que, quanto maior a diversidade
dos laços de um indivíduo na rede, maior o acesso a recursos diferentes do grupo social que interage
com maior frequência (Lin, 2001; Mizruchi, 1996). Assim, para Burt (1992), os Structural Holes são
caracterizados pelos relacionamentos não redundantes entre dois atores. Quanto menor o número de
laços redundantes, maior o número de lacunas estruturais na rede, havendo menor redundância de
informação (Borgatti, 1997). O elemento fundamental das lacunas estruturais está na extensão que a
estrutura social de uma arena competitiva cria oportunidades para certos agentes, por meio de seus
relacionamentos. Nesses termos, o controle e a participação na difusão da informação definem o
capital social das lacunas estruturais (Burt, 1992).
Diante desses argumentos, pode-se assumir o seguinte raciocínio: se laços não redundantes (i.e.
eficientes) permitem a determinado pesquisador participar de diferentes grupos e possibilitam o acesso
a diferentes recursos, espera-se que esse pesquisador potencialize sua produção de trabalhos
científicos. Por um lado, isso significa que as lacunas estruturais aumentem as suas chances de
produzir maior número de artigos em coautoria com outros pesquisadores com habilidades
complementares à sua. Por outro, isso indica que, se há chances do conhecimento e dos recursos
compartilhados a partir dos laços não redundantes serem uma fonte de vantagens para o pesquisador
com maior proporção desses laços, espera-se que indivíduos que consigam desenvolver número maior
de laços não redundantes sejam mais produtivos que os demais.
Small worlds
De acordo com Watts e Strogatz (1998) e Watts (1999), Small Worlds ocorrem quando atores
participantes de uma rede estão agrupados de forma esparsa, mas, ao mesmo tempo, eles estão
conectados a atores externos ao seu grupo, por meio de um pequeno grupo de atores intermediários.
Do ponto de vista teórico, o conceito de Small Worlds está próximo da abordagem de análise de
coesão (Coleman, 1990), Structural Holes (Burt, 1992) ou laços fracos (Granovetter, 1973). Ao
mesmo tempo em que existem ligações com outros grupos, nas quais a informação é não redundante
(i.e. mais eficiente), existe um nível de coesão das atividades necessárias para se tornar conhecido
entre os membros da rede (Uzzi & Spiro, 2005). Assim, as propriedades de um mundo pequeno
produzem elementos ligados à durabilidade das estruturas de relacionamento, tais como autores e
instituições, essenciais para a compreensão da mútua relação entre as estruturas locais e globais.
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O potencial da ARS na investigação da colaboração científica vem sendo explorado por estudos
recentes (Barabási et al., 2002; Moody, 2004; Newman, 2001). Estes trabalhos evidenciam o
crescimento da cooperação entre os pesquisadores, cujas relações não só aumentam em frequência,
mas também em número de colaboradores, possibilitando a formação de redes. Assim, a avaliação da
construção do conhecimento científico pode partir de uma nova perspectiva: o conjunto de
relacionamentos entre pesquisadores. É comum que estudos deste tipo considerem como base analítica
a cooperação entre cientistas em termos de coautoria – i.e., participação de dois ou mais autores na
produção de um estudo – por se configurar como uma manifestação formal de colaboração intelectual
A FEA/USP, com 5 (~19%) pesquisadores; PUC/Rio, com 4 (~15%) pesquisadores; e
FGV/EAESP, com 3 (~12%) pesquisadores. A Tabela 3 apresenta a evolução do número de artigos,
autores e autorias, conforme ilustrado anteriormente pela Figura 1. Tais medidas foram utilizadas para
calcular os indicadores de cooperação e produtividade dos autores do campo. A cooperação, que
indica o número médio de autorias por artigo em cada ano, experimentou incremento de ~36,56%
entre 2003 e 2012.
O número de artigos publicados e de autores atuantes no campo cresceu exponencialmente. A
produtividade total, que reflete o número médio de autorias de cada autor também cresceu cerca de
5,42% no período estudado. Já a produtividade fracionada, que aponta a contribuição média de cada
autor por artigo publicado caiu ~22,8%. Assim, apesar de o número de artigos publicados em cada
ano, no campo, ter crescido consideravelmente, i.e., 130,3% entre 2003 e 2012, a produtividade média
de cada autor individualmente decresceu no período analisado. É possível constatar que há mais
autorias por artigos, o que indica tendência de os pesquisadores terem maior cooperação para a
produção de artigos. A subseção a seguir discute a estrutura da rede de cooperação científica no campo
de Finanças no Brasil.
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Tabela 3
Evolução das Medidas de Cooperação e Produtividade do Campo de Finanças em Revistas
Brasileiras
Produtividade no campo
Ano # de Autorias # de Artigos # de Autores Cooperaçãoa Total
b Fracionada
c
2003 62 33 57 1,879 1,088 0,579
2004 77 36 68 2,139 1,132 0,529
2005 74 34 67 2,176 1,104 0,507
2006 120 50 110 2,400 1,091 0,455
2007 118 48 111 2,458 1,063 0,432
2008 148 60 126 2,467 1,175 0,476
2009 163 64 146 2,547 1,116 0,438
2010 167 62 153 2,694 1,092 0,405
2011 189 69 161 2,739 1,174 0,429
2012 195 76 170 2,566 1,147 0,447
Nota. Fonte: Cálculos dos autores a partir dos dados coletados. aautorias/artigo; bautorias/autores; cartigos/autores.
Rede de cooperação dos pesquisadores do campo de Finanças
Nesta seção, são expostos os resultados do estudo longitudinal dos relacionamentos entre os
pesquisadores do campo de Finanças no Brasil, no período 2003-2012. Inicialmente, é analisada a
estrutura da rede de cooperação dos autores no campo ao longo do período, e analisa-se a evolução das
medidas estruturais da rede e das medidas de relacionamento, bem como a existência da dinâmica de
mundos pequenos (Small Worlds). A Figura 2 representa a rede de pesquisadores para todo o período
de análise (2003-2012), de forma agregada.
Nessa figura, é possível observar cores diferentes para os nós presentes na rede, i.e., os
pesquisadores. Os nós na cor negra representam o componente principal, sendo este uma sub-rede em
que os nós estão conectados entre si (Nooy, Mrvar, & Batagelj, 2005; Wasserman & Faust, 1994). A
partir da identificação de um grande número de cores, verifica-se a existência de um grande número de
autores que não cooperam diretamente, ou mesmo indiretamente, entre si. A Figura 2 apresenta a
evolução da configuração da rede de pesquisadores entre os três subperíodos adotados, nela fica
ilustrado o crescimento da rede de pesquisadores. A existência de vários grupos de autores, i.e.,
componentes ou clusters, indica fragmentação do campo de Finanças. Conforme Moody (2004),
quando em redes de colaboração, os pesquisadores tendem a possuir maior facilidade de compartilhar
ideias, de tal maneira que um pesquisador possa influenciar a atividade científica do outro.
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Figura 2. Estrutura da Rede de Colaboração entre Pesquisadores do Campo de Finanças (2003-2012). Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados. Cada uma das diferentes cores dos nós indica um dos 182
componentes da rede, i.e., agrupamento de pesquisadores ligados entre si. O conjunto de nós na cor negra indica a
configuração do componente principal da rede de pesquisadores de Finanças, onde estão 260, dos 806 pesquisadores. Não
estão representados na figura os 33 autores isolados, i.e., aqueles que produziram artigos sem que tenha sido estabelecida
alguma parceria de pesquisa.
A esse respeito, a Tabela 4 apresenta as estatísticas descritivas das estruturas de relacionamentos
entre os autores e sua evolução nos três subperíodos analisados. A última coluna, à direita, que traz o
agregado dos três subperíodos (2003-2012), apresenta a rede de relacionamentos de autores, de forma
agregada. Ao constatar que o número de autorias cresceu em maior ordem que o volume de artigos,
indicando mais autorias por artigo e, consequentemente, maior relacionamento entre os autores, tal
relacionamento reflete-se no número médio de laços por autor (número de autores com que cada autor
colaborou, onde não se considera o número de vezes que colaborou, conforme estabelecem Nooy, et
al., 2005), demonstrando uma estrutura de colaboração. Segundo Nooy, Mrvar e Batagelj (2005),
quando há queda no ritmo de crescimento da rede de relacionamentos ao longo dos períodos, há
indicação de amadurecimento da estrutura da rede. A partir desse argumento, nota-se que o campo de
Finanças no Brasil ainda pode ser visto como pouco maduro, tendo em vista o explícito crescimento
obtido nos últimos anos (ver Figura 1 e Tabela 3). Com base no conteúdo da 4, observa-se que, em
termos relativos, a proporção de autores que publicavam isolados caiu ao longo do período, de ~8% no
primeiro subperíodo para ~2% do total de autores no último.
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Tabela 4
Estatísticas Descritivas da Estrutura da Rede de Pesquisadores em Finanças no Brasil
Nota. Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados. Os cálculos são válidos para o componente principal das
redes, conforme Newman, M. E. J. (2001). The structure of scientific collaboration networks. Proceedings of National
Academic Sciences, 98(2), 404-409. doi: 10.1073/pnas.021544898 e Moody, J. (2004). The structure of a social science
collaboration network: disciplinary cohesion from 1963 to 1999. American Sociological Review, 69(2), 213-238. doi:
10.1177/000312240406900204. Valores da estatística indicam a existência de Small Worlds. As métricas reportadas
nesta tabela são referentes à configuração do componente principal da rede composta pelos pesquisadores em cada período.
Ao mesmo tempo, o coeficiente de agrupamento observado na rede do componente principal
mostrou redução ao longo do período, tal como apresenta a Figura 4. Como resultado do
comportamento conjunto da distância entre os pesquisadores pertencentes à rede e o coeficiente de
agrupamento desses, tal como prescrevem Newman et al. (2001), a estatística de Small Worlds ( ) apresentou valores maiores que 1, indicando a existência de Small Worlds na rede de pesquisadores de
Finanças no Brasil, em linha com o critério indicado por Watts e Strogatz (1998). Em que pese o
número de autores e de autorias ter aumentado, e a densidade ser relativamente baixa (mas não se
comparada a outros campos de conhecimento no Brasil), se considerado o componente principal,
existem indícios da existência de Small Worlds.
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Figura 4. Evolução das Métricas de Small Worlds na Rede de Pesquisadores de Finanças no Brasil. Fonte: Cálculos dos autores com base nos dados coletados. Este gráfico apresenta a evolução das métricas de small worlds
verificas na rede de pesquisadores no campo de finanças no Brasil, nota-se o crescimento da distância entre os pesquisadores,
e o aumento do coeficiente de agrupamento entre eles, ao longo do período analisado (2003-2012).
E esses indícios serão tão fortes quanto maiores forem: a estatística de Small Worlds (ver Tabela
6) e o percentual dos membros da rede global no seu componente principal (examinando a Tabela 5
verifica-se que o campo de Finanças apresenta a menor parcela, se comparada a Estratégia e a Gestão
de Operações), i.e., o cluster com maior número de atores. Nesse sentido, o presente estudo aponta
para a existência de Small Worlds na comunidade de Finanças. Contudo, quando comparada a estudos
brasileiros anteriormente realizados, o valor de que foi aqui encontrado ao redor de 37,7, pode ser
considerado pouco expressivo, quando comparado ao encontrado por Martins et al. (2010), no campo
de Gestão de Operações, que foi de 209,5.
Centralidade dos pesquisadores
Nesta subseção, foram identificados os atores mais centrais na rede de pesquisadores do campo
de Finanças no Brasil. A centralidade foi discutida tanto em termos do número de laços, em primeiro
nível, estabelecidos por um pesquisador (centralidade de grau, i.e., Degree), como também na
capacidade de o pesquisador posicionar-se como um intermediador de relações entre outros
participantes da rede (centralidade de intermediação, i.e. Betweenness). São apresentados e discutidos,
ainda, os coeficientes estimados, via regressão linear OLS, a respeito da associação de tais medidas de
centralidade, bem como eficiência dos laços (Structural Holes), com o volume de produção científica
dos pesquisadores. A Tabela 7 apresenta os autores mais centrais, em ambos os conceitos. Com
relação à centralidade de grau, Nakamura, W. T. – Mackenzie; Mendes-Da-Silva, W. – FGV/EAESP
se destacam. Cada um deles estabeleceu 17 e 16 laços diretos, cada um na produção de seus artigos.
A outra proxy de centralidade utilizada – a centralidade de intermediação que avalia a
capacidade do autor de participar de grupos diferentes em uma mesma rede e também pode indicar
aqueles atores que controlam o fluxo de informação na rede. Neste sentido, Leal, R. P. C. –
Coppead/UFRJ e Famá, R.– PUC/SP se destacam. Alguns autores, como Famá, R., Leal, R. P. C.,
Lopes, A. B., Mendes-Da-Silva, W. e Galdi, F. C. combinam alta centralidade de grau de
intermediação. Outros que não apareciam com grande centralidade de grau, apresentaram-se com
grande capacidade de intermediar relações na rede, como, por exemplo, os pesquisadores Silveira, A.
D. M. e Barros, L. A. B. C., ambos FEA/USP, que se apresentam como alguns dos mais centrais da
rede, segundo esta métrica de centralidade.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
0,72
0,73
0,74
0,75
0,76
0,77
0,78
0,79
2003-05 2007-09 2010-12
Dis
tânci
a m
édia
ob
serv
ada
Co
efic
iente
de
agru
pam
ento
ob
serv
ado
Coeficiente de Agrupamento observado
Distância Média observada
Rede de Pesquisadores de Finanças 757
RAC, Rio de Janeiro, v. 17, n. 6, art. 6, pp. 739-763, Nov./Dez. 2013 www.anpad.org.br/rac
Tabela 7
Autores com Maior Centralidade de Grau e de Intermediação no Período 2003-2012